解释 x = torch.arange(40).detach().numpy()

这行代码是使用PyTorch库来创建一个张量，并将其转换为NumPy数组。让我逐步解释这个代码：

1. `torch.arange(40)`：这个部分使用PyTorch的`arange`函数创建了一个从0到39的张量，总共包含40个元素。

2. `.detach()`：这个方法用于从计算图中分离张量，使其成为一个独立的张量，不再与之前的计算步骤相关联。这可以用于防止梯度信息的传播。在这个例子中，由于我们只是想获取张量的值而不需要梯度，所以使用`.detach()`方法可以将其从计算图中分离。

3. `.numpy()`：这个方法将PyTorch张量转换为NumPy数组。NumPy是一个广泛使用的Python库，提供了高性能的数值计算工具。通过调用`.numpy()`方法，我们可以将PyTorch张量转换为NumPy数组，从而可以利用NumPy提供的丰富功能来处理数据。

因此，代码`x = torch.arange(40).detach().numpy()`的作用是创建一个从0到39的张量，并将其转换为NumPy数组，并将结果存储在变量`x`中。

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def ys_plot_model(X, y, model): plt.figure(figsize=(8,6)) bx = plt.subplot(111) # bx.set_ylabel('Intensity', )#fontsize = 16, # bx.set_xlabel('Diffraction angle 2$\Theta$ (deg.)', )#fontsize = 16 plt.axis([axl, axr, byl, byh]) model.cpu() X=X.cpu() mesh1 = np.arange(axl, axr, 0.01) mesh2 = np.arange(byl, byh, 0.01) xx, yy = np.meshgrid(mesh1, mesh2) with torch.no_grad(): data = torch.from_numpy(np.vstack((xx.reshape(-1), yy.reshape(-1))).T).float().cpu() Z = model(data).detach() Z = np.argmax(Z, axis=1).reshape(xx.shape) plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.rainbow, alpha=0.3) yue_plot_data(X, y, axl,axr,byl,byh) 是什么意思

这段代码定义了一个函数 ys_plot_model，这个函数有三个输入参数：X、y 和 model。接着这个函数定义了一个图形对象，大小为 8*6，然后在这个图形对象上绘制一个子图，编号为 111，也就是只有一个子图。

import torch import torch.nn as nn import numpy as np import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt from torch.autograd import Variable x=torch.tensor(np.array([[i] for i in range(10)]),dtype=torch.float32) y=torch.tensor(np.array([[i**2] for i in range(10)]),dtype=torch.float32) #print(x,y) x,y=(Variable(x),Variable(y))#将tensor包装一个可求导的变量 net=torch.nn.Sequential( nn.Linear(1,10,dtype=torch.float32),#隐藏层线性输出 torch.nn.ReLU(),#激活函数 nn.Linear(10,20,dtype=torch.float32),#隐藏层线性输出 torch.nn.ReLU(),#激活函数 nn.Linear(20,1,dtype=torch.float32),#输出层线性输出 ) optimizer=torch.optim.SGD(net.parameters(),lr=0.05)#优化器(梯度下降) loss_func=torch.nn.MSELoss()#最小均方差 #神经网络训练过程 plt.ion() plt.show()#动态学习过程展示 for t in range(2000): prediction=torch.tensor(net(x)),#把数据输入神经网络，输出预测值 loss=loss_func(prediction, y)#计算二者误差，注意这两个数的顺序 optimizer.zero_grad()#清空上一步的更新参数值 loss.backward()#误差反向传播，计算新的更新参数值 optimizer.step()#将计算得到的更新值赋给net.parameters()D:\Anaconda\python.exe D:\py\text.py D:\py\text.py:26: UserWarning: To copy construct from a tensor, it is recommended to use sourceTensor.clone().detach() or sourceTensor.clone().detach().requires_grad_(True), rather than torch.tensor(sourceTensor). prediction=torch.tensor(net(x)),#把数据输入神经网络，输出预测值 Traceback (most recent call last): File "D:\py\text.py", line 27, in <module> loss=loss_func(prediction, y)#计算二者误差，注意这两个数的顺序 File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1194, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py", line 536, in forward return F.mse_loss(input, target, reduction=self.reduction) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 3281, in mse_loss if not (target.size() == input.size()): AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'size'

在这段代码中，您将 `prediction` 和 `y` 包装在了一个元组中传递给了 `loss_func` 函数。这是不正确的，因为 `loss_func` 函数期望的是两个张量，而不是一个元组。因此，您需要将 `prediction` 和 `y` 分别传递给 `loss_func` 函数。修改代码如下：

for t in range(2000):
    prediction = net(x)
    loss = loss_func(prediction, y)
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

    if t % 50 == 0:
        plt.cla()
        plt.scatter(x.data.numpy(), y.data.numpy())
        plt.plot(x.data.numpy(), prediction.data.numpy(), 'r-', lw=5)
        plt.text(0.5, 0, 'Loss=%.4f' % loss.data.numpy(), fontdict={'size': 20, 'color': 'red'})
        plt.pause(0.1)

在这个修改后的代码中，我们将 `prediction` 和 `y` 直接传递给了 `loss_func` 函数，而不是将它们包装在一个元组中。同时，我们还添加了一些代码，用于动态展示神经网络训练的过程。